专利名称：在存在标记排泄物或折叠结肠区域的情况下用于结肠壁提取的系统和方法
相关申请的交叉引用本申请要求2004年8月24提交的美国临时申请NO.60/604,106的权利，其副本在此被参考引用。
发明
背景技术：
领域本发明涉及医学图像分析，尤其涉及在存在标记排泄物或折叠结肠区域的情况下用于结肠壁提取的系统和方法。
背景技术：
目前世界上结肠癌列为癌症死亡的第二主要起因。大多数结肠直肠癌症最初由腺瘤息肉产生。研究表明结肠息肉的早期检查和切除能够降低患结肠癌的风险，从而减少死亡率。不幸的是，用于检查结肠息肉的常规方法是介入、不舒服且有并发症。
计算机断层扫描(CT)结肠图或虚拟结肠检查法已经成为结肠息肉和块状物的一种潜在替换的筛选方法。它根据结肠粘膜的非介入评价将腹部螺旋CT扫描与可视化工具相结合。但是，虚拟结肠检查法的检查判断是费时，而且息肉检查的准确度依赖于所使用的显示技术和医生的专业技术水平。
近来，已研制出计算机辅助诊断和检查(CAD)系统用于自动检查息肉和块状物，并提供结肠可疑区域的位置。如图1所示，这种CAD系统试图将考虑了结肠壁110和空气120(如黑色区域)之间过渡的算法用于息肉检查。而且，如图2所示，当结肠200中有排泄物或粪便250时，由于在所述排泄物250覆盖的区域中不存在结肠壁210到空气220的过渡，因此所述算法必须将这些排泄物250移去。
但是，移去排泄物将导致所述结肠壁表面外观和特性改变的人为现象，而且将影响观察者和CAD算法所作的后续息肉分析和检查。因此，需要一种技术能够补偿结肠中存在排泄物的情况，这样它的存在不会反过来影响对其中息肉的分析和检查。
而且，当存在折叠的结肠区域时，部分结肠实际上变得不连续，且很难跟踪所述折叠区域中的所述结肠壁或其中心线。因此，需要一种技术能在存在折叠的区域时分析结肠壁，这种技术提高了现有CAD算法的灵敏度，而且提高了虚拟结肠检查法“穿越”和中心线提取技术的质量。
发明内容
本发明通过提供一种在存在标记排泄物或折叠结肠区域的情况下用于结肠壁提取的系统和方法，以辅助于结肠相关疾病的诊断和检查，解决现有技术中遇到的上述和其它问题。
在本发明的一个实施例中，一种用于提取结肠壁的方法包括在结肠的图像中放置种子；确定出种子体元和这些种子的相邻体元的特征；以及根据所述种子和这些种子的相邻体元的特征，用被训练的分类器区分所述结肠壁和附近物体以完成所述结肠壁的一种区域生长。
所述种子放置如下在一结肠壁上、结肠壁内的空气中、结肠壁附近的脂肪中、结肠壁内的排泄物中或结肠壁的折叠区域中。这些种子自动地或人工地放置。病人腹部的图像利用CT或磁谐振(MR)成像技术的其中一种来获得。
所述特征为以下之一亮度、形状、纹理的统计特性或所述种子和这些种子的相邻体元的距离特征。所述统计特性为以下之一最小值、最大值或矩。所述附近物体为以下之一排泄物、空气、肌肉、脂肪或液体。
所述方法还包括获得病人的图像数据；从所述图像数据中选择样本体元；确定所述样本体元和这些样本体元的相邻体元的特征；训练分类器以区分所述结肠壁和附近物体；以及验证所述分类器。所述方法还包括限制所述区域生长泄漏到相邻的区域。
在本发明的另一实施例中，一种用于跟踪结肠壁的方法包括在病人的腹部图像中放置多个种子体元；确定出这些种子体元及其相邻体元的特征，其中所述特征为以下之一亮度、形状、纹理的统计特性或所述种子体元及其相邻体元的距离特征；以及根据这些特征，通过用被训练的分类器区分所述结肠壁和附近物体以完成结肠壁的区域生长，从而确定出所述结肠壁的连续性。
所述统计特性为以下之一最小值、最大值或矩。所述附近物体为以下之一排泄物、空气、肌肉、脂肪或液体。
还有在本发明的另一实施例中，一种用于提取结肠壁的系统包括存储器装置，用于存储程序；处理器，与所述存储器装置进行通信，所述处理器用所述程序进行操作以便在病人的腹部图像中放置一个种子；确定出该种子及其相邻体元的特征；以及根据所述种子和该种子的相邻体元的这些特征，用被训练的分类器区分所述结肠壁和附近物体以完成结肠壁的区域生长。
所述种子放置如下在一结肠壁上、该结肠壁内的空气中、该结肠壁附近的脂肪中、结肠壁的排泄物中或折叠区域中。所述特征为以下之一亮度、形状、纹理的统计特性或所述种子和这些种子的相邻体元的距离。所述统计特性为以下之一最小值、最大值或矩。所述附近物体为以下之一排泄物、空气、肌肉、脂肪或液体。
所述处理器还用所述程序代码进行操作以便获得病人的图像数据；从所述图像数据中选择样本体元；确定所述样本体元和这些样本体元的相邻体元的特征；训练分类器以区分所述结肠壁和附近物体；以及验证所述分类器。所述处理器还用所述程序代码进行操作以限制所述区域生长泄漏。所述病人腹部的图像利用CT或磁谐振(MR)成像装置的其中一种获得。
还有在本发明的另一实施例中，提供一种用于确定结肠中息肉位置的方法。该方法包括在结肠的图像中放置种子；确定出所述种子和所述种子的相邻体元的特征；根据所述种子和所述种子的相邻体元的特征，通过用被训练的分类器区分所述结肠壁和附近物体以完成结肠壁的区域生长，从而提取出所述结肠的一个壁；以及用所述提取的结肠壁确定出息肉在该结肠壁上的位置。
上述特征是代表实施例的并被提出以帮助理解本发明。应当理解，它们并不试图被认为是对所述权利要求所限义的本发明的限制，或是对权利要求的等效限制。因此，此特征的概述不应被认为是确定等效的。在下面的描述中，根据附图和权利要求本发明的其它特征将变得清楚明了。
图1为没有排泄物的结肠图像；图2为有标记排泄物的结肠图像；图3为根据本发明的一个示例性实施例的一种用于提取结肠壁的系统框图；图4为一流程图，示出了根据本发明的一个示例性实施例的一种用于训练分类器以区分所述结肠壁和附近物体的方法；图5为一流程图，示出了根据本发明的一个示例性实施例的一种用于提取结肠壁的方法；以及图6为有不一致标记排泄物的结肠图像。
具体实施例方式
图3为根据本发明的一个示例性实施例，在存在标记排泄物或折叠结肠区域的情况下用于结肠壁提取的系统300的框图。如图3所示，所述系统300在其中包括扫描装置305，个人计算机(PC)310，和与诸如以太网320相连的操作员控制台315。所述扫描装置305可以是MR成像装置、CT成像装置、螺旋CT成像装置或能够CT、MR、正电子放射X射线断层(PET)或其它成像技术的混合成像装置。
所述PC 310可以是便携式或膝上型计算机、工作站等等，它包括中央处理单元(CPU)325以及存储器330，该存储器与输350和输出355相连。所述CPU 325包括提取模块345，该模块包含一种或多种用于在存在标记排泄物或折叠结肠区域的情况下提取结肠壁的方法。
所述存储器330包括随机存取存储器(RAM)335和只读存储器(ROM)340。所述存储器330还可包括数据库、磁盘驱动器、磁带驱动器等等，或其组合。所述RAM 335起数据存储器的作用，其存储在所述CPU 325的程序执行期间所使用的数据并被用作一个工作区。所述ROM 340起程序存储器的作用，用于存储所述CPU 325中执行的程序。所述输入350由键盘、鼠标等构成，以及所述输出355由液晶显示器(LCD)、阴极射线管(CRT)显示器，或打印机构成。
所述系统300的操作从操作员控制台315进行控制，该控制台包括控制器365，如键盘，和显示器，如CRT显示器。操作员控制台315与所述PC 310和所述扫描装置305进行通信，这样，由所述扫描装置305收集的二维(2D)图像数据便能通过所述PC 310被绘制成三维(3D)数据，并在所述显示器360上被观察。应当理解，能够设置所述PC 310在缺少所述操作员控制台315的情况下，操作和显示所述扫描装置305所提供的信息，例如，利用所述输入350和输出355装置来执行由所述控制器365和显示器360执行的特定任务。
所述操作员控制台315还可以包括任何适合的图像绘制系统/工具/应用，其能够处理所获得的图像数据集(或其部分)的数字图像数据，以便在所述显示器360上生成和显示2D和/或3D图像。尤其是，所述图像绘制系统可以是一种提供医学图像数据的2D/3D绘制和可视化的应用，且该应用在通用目的或特定计算机工作站上执行。而且，所述图像绘制系统可使用户能够通过3D图像或多个2D图像断层导航。所述PC 310还可以包括一个图像绘制系统/工具/应用，用于处理所获得的图像数据集的数字图像数据，以生成和显示2D和/或3D图像如图3所示，所述提取模块345还可以被所述PC 310用于接收和处理数字医学图像数据，如上所述，这些数据可以是原始图像数据、2D重建数据(如轴向断层)，或诸如体图像数据或复平面重新格式化(multiplanar reformata)的3D重建数据的形式，或这些格式的任何组合。所述数据处理结果能够由所述PC 310经所述网络320输出给所述操作员控制台315中的图像绘制系统，用于根据诸如器官或解剖结构的片段，颜色或亮度变化等的所述数据处理结果，产生图像数据的2D和/或3D绘制。
图4示出了一种用于训练分类器以区分所述结肠壁和附近物体的方法。如图4所示，从一个或多个病人的一个或多个腹部扫描获得图像数据(410)。通过使用所述扫描装置305，在本例中为CT扫描仪，该装置由所述操作员控制台315操作，来扫描病人的腹部以产生一系列与结肠有关的2D图像断层。然后将这些2D图像断层组合以构成一个3D图像。
在获得所述CT图像数据之后，选择标记和未标记排泄物或粪便、所述结肠壁附近的脂肪或肌肉、所述结肠壁本身、折叠的结肠区域、空气、水或对照物质的数据样本(420)。接下来，计算出独立样本点体元及所述每个体元周围的那些区域(如邻域)的诸如统计特性等特征(430)。例如，所述被计算出的统计特性可以是亮度的最小值、最大值或矩(如标准偏差、偏斜和峰度)。应当理解，邻域的大小会变化，可根据诸如所采样的结肠壁厚度、折叠结肠区域、空气、粪便、脂肪或肌肉之类的一些因素确定。表征形状、纹理、距离，以及样本点周围不同大小的局部邻域的统计特性的其它特征可在步骤430中计算出。有多种多样的特征选择算法，如贪婪(greedy)搜索或遗传算法，都可被用于选择要在后续分类器训练技术中使用的相关特征和邻域大小。
然后利用计算出的特征和所述样本点及其局部邻域的统计特性，训练一个分类器或多个分类器以区分所述结肠壁和附近物体，如所述结肠内侧的脂肪、肌肉、空气、粪便或液体(440)。应当理解，在本步骤中可以使用完全监管的多或单类型分类中的半监管、非监管分类器训练技术。一旦完成对所述一个分类器或多个分类器的训练以区分所述结肠壁和附近物体，便执行一种验证，如留一法或N折交叉验证技术，以及有关某一独立分离测试集的一个验证(450)。
图5为一流程图，示出了根据本发明的一个示例性实施例的一种用于在存在标记排泄物或折叠结肠区域的情况下提取结肠壁的操作方法。如图5所示，例如，从某病人的腹部CT扫描获得图像数据(510)。这通过使用参照以上步骤410所描述的相同或相似的技术就能完成。
当从所述结肠获得CT图像数据之后，便在该结肠中或周围放置一个或多个种子(520)。例如，所述种子可以被放置在所述结肠壁210中，或在结肠200内侧的空气包220中，如图2所示。另外，所述种子可以被放置在脂肪240或肌肉230中，在所述排泄物250中或在折叠的结肠区域中。可以通过让病人咽下诸如钡或碘的口服对比试剂使所述排泄物250或粪便呈特殊颜色来标记所述排泄物250。
应当理解，在步骤520中，可以通过使用确定空气包在结肠中的位置或粪便在结肠中的位置的某种算法来自动放置所述种子，并定位所述结肠壁。所述种子还可以人工放置。例如，用户可以用鼠标光标简单地点击结肠中或周围的某一所需种子点。
一旦已经放置了所述种子，便计算表征形状、纹理、距离，以及所述种子和局部邻域的统计特性等特征(530)。这通过使用参照以上步骤430所描述的相同或相似的技术来完成。然后将在步骤440中训练的所述一个分类器或多个分类器一同应用于所述结肠壁210的一个区域生长(540)。尤其是，使用所述被训练的分类器或多个分类器的输出，以及对所有体元的逼近和近似测量完成所述结肠壁210的一个区域生长。根据完成的所述区域生长，确定出所述结肠壁210的连续性，因此，便能提取、追踪或跟踪所述结肠壁210。应当理解，除了在步骤540中在所述区域生长的过程中应用所述一个分类器或多个分类器，还可以应用其他类似的测量。
为了进一步加强区域生长的结肠壁的连续性，并为医学专业人员或息肉检测算法提供更清楚且无人工产物的所述结肠壁图像用于分析，可以在所述区域生长的结肠壁上执行一组后处理步骤(550)。一个这样的过程包括限制所述区域生长泄漏到排泄物630的未标记部分640，在其中没有对比试剂620。它的一个示例在图6的结肠图像600中示出。例如，应用形态运算，通过将具有少于预定数量的邻域的那些体元移去，或通过将小的分离团移去，便能防止区域生长泄漏到排泄物630的未标记部分640。而且，虽然应当关注图1所示的肌肉130或脂肪140靠近所述结肠壁110的那些区域，但是泄漏到所述肌肉130的片段不会影响在所述结肠壁110内侧区域生长的质量，在多数情况下这对于临床医生、表面和体绘制技术以及息肉检测算法都是重要的。
根据本发明的一个示例性实施例，当存在标记或部分标记的排泄物或折叠结肠区域时，结肠壁可以按薄的肌肉层提取。这样，使所述结肠壁的内部能在虚拟结肠检查期间的“穿越”均是可视的，被用于位于其上的息肉的局部内窥镜查看，或结合用作人工或自动计算机辅助诊断及息肉检查技术的一种扩展或替换。
还应理解，由于附图所描述的组成系统元件和方法步骤中的一些可以用软件实现，因此根据本发明被编程的方式，在所述系统元件(或处理步骤)之间的实际连接可以不同。给出了本发明提供的这些指导，本领域的技术人员将能够设想本发明的这些和类似实现或配置。
还应理解，以上描述仅仅是有代表性的示例性实施例。为了方便读者，以上描述集中在可能实施例的有代表性的样本上，示例性说明本发明原理的样本上。这些描述并未试图无遗漏地列举所有可能的变型。可能未显示本发明的特定部分的那些替换实施例，或那些未描述的可用替换部分，不应看作是那些替换实施例的弃权。其它应用和实施例能够在未脱离本发明的精神和范围内实现。
由于上述大量互换和组合以及对上述包含非发明替代的实现均能够被建立，因此，并未试图将本发明限制于特定描述的那些实施例上，而是本发明根据以下权利要求被限定。可以理解，许多未描述的实施例均在以下权利要求的文字范围中，且其它为等效的。
权利要求
1.一种用于提取结肠壁的方法，包括在病人腹部的图像中放置种子；确定出所述种子和所述种子的相邻体元的特征；以及根据所述种子和这些种子的相邻体元的特征，用被训练的分类器区分所述结肠壁和附近物体以完成结肠壁的区域生长。
2.权利要求1的方法，其中所述种子被放置在一个结肠壁上、结肠壁内的空气中、结肠壁附近的脂肪中、结肠壁内的排泄物中或结肠壁的折叠区域中。
3.权利要求2的方法，其中所述种子自动地或人工地放置。
4.权利要求2的方法，其中所述排泄物被标记。
5.权利要求1的方法，其中所述病人腹部的图像利用CT或MR成像技术获得。
6.权利要求1的方法，其中所述特征为以下之一亮度、形状、纹理的统计特性或所述种子和这些种子的相邻体元的距离特征。
7.权利要求6的方法，其中所述统计特性为以下之一最小值、最大值或矩。
8.权利要求1的方法，其中所述附近物体为以下之一排泄物、空气、肌肉、脂肪或液体。
9.权利要求1的方法，还包括获得病人腹部扫描的图像数据；从所述图像数据中选择样本体元；确定所述样本体元和这些样本体元的相邻体元的特征；训练分类器以区分所述结肠壁和附近物体；以及验证所述分类器。
10.权利要求1的方法，还包括限制所述区域生长泄漏。
11.一种用于跟踪结肠壁的方法，包括在结肠图像中放置多个种子体元；确定出所述种子体元及其相邻体元的特征，其中所述特征为以下之一亮度、形状、纹理的统计特性或所述种子体元及其相邻体元的距离特征；以及根据所述特征，通过用被训练的分类器区分所述结肠壁和附近物体以完成结肠壁的区域生长。
12.权利要求11的方法，其中所述统计特性为以下之一最小值、最大值或矩。
13.权利要求11的方法，其中所述附近物体为以下之一排泄物、空气、肌肉、脂肪或液体。
14.一种用于提取结肠壁的系统，包括存储器装置，用于存储程序；处理器，其与所述存储器装置进行通信，所述处理器用所述程序进行操作以便在病人的腹部图像中放置一个种子；确定出所述种子及其相邻体元的特征；以及根据所述种子和所述种子的相邻体元的所述特征，用被训练的分类器区分所述结肠壁和附近物体以完成结肠壁的区域生长。
15.权利要求14的系统，其中所述种子被放置在一结肠壁上、该结肠壁内的空气中、该结肠壁附近的脂肪中、排泄物中或结肠壁的折叠区域中。
16.权利要求14的系统，其中所述特征为统计特性、形状、纹理或所述种子和这些种子的相邻体元的距离之一。
17.权利要求16的系统，其中所述统计特性为以下之一最小值、最大值或矩。
18.权利要求14的系统，其中所述附近物体为以下之一排泄物、空气、肌肉、脂肪或液体。
19.权利要求14的系统，其中所述处理器还用所述所述程序代码进行操作以便获得病人腹部的图像数据；从所述图像数据中选择样本体元；确定所述样本体元和所述样本体元的相邻体元的特征；训练分类器以区分所述结肠壁和附近物体；以及验证所述分类器。
20.权利要求14的系统，其中所述处理器还用所述程序代码进行操作以便限制所述区域生长泄漏。
21.权利要求14的系统，其中所述病人腹部的图像利用CT或磁谐振(MR)成像装置的其中一种获得。
22.一种用于确定结肠中息肉位置的方法，包括在结肠的图像中放置种子；确定出所述种子和所述种子的相邻体元的特征；根据所述种子和所述种子的相邻体元的所述特征，通过用被训练的分类器区分所述结肠壁和附近物体完成结肠壁的区域生长，从而提取出所述结肠壁；以及用所述提取的结肠壁确定出息肉在所述结肠壁上的位置。
全文摘要
提供一种用于结肠壁提取的系统和方法。所述方法包括在病人腹部的图像中放置种子(520)；确定出所述种子和所述种子的相邻体元的特征(530)；以及根据所述种子和所述种子的相邻体元的特征，用被训练的分类器区分所述结肠壁和附近物体以完成结肠壁的区域生长(540)。
文档编号G06T7/00GK101048797SQ200580036435
公开日2007年10月3日 申请日期2005年7月11日 优先权日2004年8月24日
发明者A·耶雷布科 申请人:美国西门子医疗解决公司